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在Python的pandas库中,iloc
是基于整数位置的索引,可以用来获取DataFrame或Series的行或列
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用iloc获取第0行和第1列的数据
value = df.iloc[0, 1]
print("Value at row 0 and column 1:", value)
# 将iloc索引与数据合并
merged_data = {
'Row Index': [0],
'Column Index': [1],
'Value': [value]
}
merged_df = pd.DataFrame(merged_data)
print("\nMerged DataFrame:")
print(merged_df)
输出:
Value at row 0 and column 1: 4
Merged DataFrame:
Row Index Column Index Value
0 0 1 4
在这个示例中,我们首先创建了一个包含两列(A和B)的DataFrame。然后,我们使用iloc
获取第0行和第1列的数据(即4)。接下来,我们创建了一个新的字典merged_data
,其中包含行索引、列索引和值。最后,我们将这些数据合并到一个新的DataFramemerged_df
中。
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